Afinal, o que é Applied Observability?
E aí, você já ouviu falar sobre o novo termo Applied Observability, que surgiu no final do ano passado pelo Gartner? Ele vem junto com outros itens que eu particularmente gosto, que são o Metaverso e a Inteligência Artificial em geral. É só dar uma olhada na imagem do Gartner para entender o que estou falando.
Mas afinal, o que é Applied Observability e como ele difere do tradicional conceito de Observability? Bem, quem me acompanha sabe que eu sempre falo sobre como a Observabilidade está cada vez mais se expandindo e já está se misturando com a segurança e outras áreas, afinal, quanto mais observamos, mais entendemos o que está acontecendo em nosso ambiente.
Eu também já falei que os 3 pilares da Observabilidade são importantes, mas eles não são mais suficientes, já que estamos no mundo da telemetria, onde plataformas vem se adequando para ingerir cada vez mais tipos variados de dados. Vou explicar esses conceitos em posts futuros, mas por enquanto, vamos falar sobre a nova trend, Applied Observability.
De acordo com o Gartner, “Observability” é a habilidade de entender o que está acontecendo dentro de um sistema com base nos dados externos liberados por esse sistema. A Observabilidade exige que os dados ação da múltiplas fontes sejam apropriadamente conectados, otimizados e aprimorados para o contexto.
“Observable data” se refere a qualquer variável que pode ser observada e medida diretamente. Para uma empresa, geralmente vem de um ou mais sistemas de TI existentes.
Já “Applied Observability” é a utilização aplicada dos dados observáveis em uma abordagem altamente orquestrada e integrada entre as funções de negócios, aplicativos e equipes de infraestrutura e operações. Ela permite encurtar o tempo entre as ações dos stakeholders e as reações organizacionais, permitindo assim a planejamento proativo de decisões de negócios.
Analisando a definição de Applied Observability, vemos que os grandes fornecedores do mercado já estão tentando se aproximar da camada do negócio com uma estratégia de observabilidade bem definida. Na minha primeira participação no DevOps Bootcamp, eu abordei que as ferramentas de observabilidade sozinhas não são suficientes se não houver uma estratégia de observabilidade bem aplicada e seu entendimento e integração pelos times e partes interessadas. Mesmo que o vídeo tenha sido feito em julho do ano passado, antes do relatório do Gartner, essa é a percepção que tenho como profissional de observabilidade. Uma implementação ou acompanhamento ruim podem fazer com que as ferramentas de observabilidade mais valiosas sejam subutilizadas e trabalhem apenas como ferramentas de monitoramento. Observar é ver o todo, muito além de silos isolados.
Antes de tudo, é importante destacar que uma boa ferramenta de observabilidade deve possuir capacidades de machine learning e inteligência artificial, pois uma das melhores vantagens da observabilidade é a capacidade de previsão do que irá acontecer devido ao correlacionamento possível.
Por que devo usar ferramentas de Observabilidade?
Profissionais mais jovens na área de tecnologia podem pensar que as ferramentas de observabilidade servem apenas para evitar problemas relacionados a incidentes. No entanto, os líderes técnicos já perceberam que a capacidade de previsão não se aplica apenas à infraestrutura ou aplicações, mas também ao negócio como um todo. É importante que isso fique claro, inclusive para times mais técnicos, pois a observabilidade é onde o negócio pode entender e interpretar o que está acontecendo no ambiente.
Para o setor de negócios, ter a previsibilidade, através de dados e comportamentos, dos recursos que devem ser investidos torna a empresa mais resiliente financeira e estrategicamente e mantém os clientes satisfeitos. Lembre-se, estamos na área do cliente no centro.
A Observabilidade Aplicada (Applied Observability) possui 3 elementos-chave: democratização dos dados, múltiplas camadas de dados simultâneas e implementação. Ao analisarmos esses três elementos, vemos que a maioria dos fornecedores já estão adotando a abordagem de que quanto mais dados observados, melhor o resultado da correlação. No entanto, penso que o maior desafio é a implementação, pois ela envolve estratégia e vários stakeholders. Juntamente a isso, um grande desafio que profissionais de observabilidade tem encontrado é levar a mensagem de que monitoramento e observabilidade andam juntos, mas são conceitos diferentes. Isso também vale outro post.
O que devo fazer para obter os melhores resultados?
Quer obter bons resultados com a sua estratégia de observabilidade? Considere a análise de especialistas experientes para encontrar o melhor caminho para a sua empresa. Como sempre digo, cada caso é um caso. Recomendo assistir ao vídeo do DevOps Bootcamp onde falei sobre estratégia.
Espero que tenha ficado claro que é Applied Observability e o motivo de sua importância.
Fico por aqui, saudações da sua evangelizadora de observability e pesquisadora,
Até a próxima.
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